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Modelos mixtos. Solo pendientes aleatorias, media y centrado de grupo?

Son aleatorios intercepta un teórico/práctico requisito previo al azar a cuestas? Por qué?

Tengo un nivel tres (rep medidas) modelo mixto donde yo no esperaría lvl 3 variación en el estado inicial de la variable de resultado. Es decir, los pacientes fueron asignados al azar a los médicos, por lo que su no debería ser la variación en la media de DV a través de los médicos (todos tienen igual oportunidad de conseguir que los pacientes con alta y baja inicial DV).

La variación que existe en las intersecciones de los pacientes, esto está bien.

La pregunta es, es un aleatoria de pistas único modelo en el lvl 3 permitidos. Cada ejemplo que veo siempre ha azar intercepta primera. Es esto debido a que se debe o porque solo tengo mala suerte con los ejemplos?

Además, ¿alguien sabe cómo números diferentes estructuras de la materia/ID variables afectan el modelo mixto? Me gustaría. Tener un identificador único para ambos niveles vs tener un identificador único dentro de cada grupo en el lvl 2 (individuos).

También, por favor alguien puede explicar los beneficios, las razones y diferencias detrás de la media de centrado y de grupo centrada en el DVs?

Espero que esto sea lo suficientemente clara como para la discusión. Gracias

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Ran Puntos 10

Todo esto depende de la naturaleza de su estudio.

Cuando se ajuste al azar intercepta, sin aleatoria de pistas, esto supone que cada sujeto tiene la misma respuesta al tratamiento, sino que cada sujeto tiene un diferente valor de referencia:

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Cuando se agrega aleatoria de pistas, a continuación, que permiten a cada sujeto tener una respuesta diferente al tratamiento, y cada tema todavía tiene un diferente valor de referencia:

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Que no se ajustan al azar intercepta, pero conservan las laderas, a continuación, se supone que cada sujeto tiene una respuesta diferente al tratamiento, y cada sujeto tiene el MISMO valor de referencia:

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4voto

Drag0n Puntos 21

Un clásico que hay que leer sobre algunos aspectos es Bill Venables (el subconjunto Jekyll de Ripley / Venables) https://www.stats.ox.ac.uk/pub/MASS3/Exegeses.pdf .

Y como un ejemplo raro en el que las compensaciones de cero fijo pueden ser útiles: suponga que mide el "crecimiento de hueso nuevo" después de una cirugía. Por definición, newbone es exactamente cero en el momento de la cirugía, luego se mide y varía.

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Bruce ONeel Puntos 391

La pregunta es, es un aleatoria de pistas único modelo en el lvl 3 permitidos. Cada ejemplo que veo siempre ha azar intercepta primera. Es esto debido a que se debe o porque solo tengo mala suerte con los ejemplos?

Sí, sin duda es permitido, pero como se ilustra en las parcelas en la respuesta por @Wayne, es hacer una suposición acerca de la línea de base de las observaciones de ser igual a ese nivel.

¿alguien sabe cómo números diferentes estructuras de la materia/ID variables afectan el modelo mixto? Me gustaría. Tener un identificador único para ambos niveles vs tener un identificador único dentro de cada grupo en el lvl 2 (individuos).

Esto dependerá del software que se utiliza para ajustar el modelo y la forma de especificar el modelo. En lme4 de R, por ejemplo, debería no hacer ninguna diferencia, siempre que se especifique el azar intercepta correctamente. Ver esta respuesta, y esta respuesta para más información.

por favor alguien puede explicar los beneficios, las razones y diferencias detrás de la media de centrado y de grupo centrada en el DVs?

Grand-significa centrado a menudo es deseable para la interpretación de los efectos, especialmente cuando las interacciones están involucrados, donde los principales efectos de mostrar el efecto de la covariable cuando el otro (en el caso de una interacción bidireccional) se mantiene en cero (que es a menudo inverosímiles en el mundo real de los casos). En el caso del grupo-media de centrado, el azar intercepta será ajustada de medias de los grupos. El grupo de medios puede ser utilizado como un grupo de nivel predictor, y el coeficiente para este predictor será entre el grupo de predictor. Personalmente nunca me he visto en la necesidad de que el grupo de la media de centrado - a pesar de que me han visto hacer, en particular en el multinivel modelado de la literatura.

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